Прогнозы временных рядов под микроскопом: новый подход к объяснению работы Transformer-моделей

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают эффективный метод расчета SHAP-значений для Transformer-моделей, позволяющий понять, какие факторы влияют на прогнозы временных рядов.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
Предлагаемый метод прогнозирования, основанный на модели SHAPformer, оценивает вклад каждой группы признаков, вычисляя разницу между прогнозом, сделанным с учетом данной группы, и прогнозом, сделанным без неё, тем самым позволяя определить как локальные объяснения прогнозов, так и глобальную значимость признаков и их взаимозависимости.
Предлагаемый метод прогнозирования, основанный на модели SHAPformer, оценивает вклад каждой группы признаков, вычисляя разницу между прогнозом, сделанным с учетом данной группы, и прогнозом, сделанным без неё, тем самым позволяя определить как локальные объяснения прогнозов, так и глобальную значимость признаков и их взаимозависимости.

В статье представлена модель SHAPformer, обеспечивающая быстрое и точное определение важности признаков в задачах прогнозирования временных рядов, таких как нагрузка электросети.

Прогнозирование временных рядов критически важно для принятия решений, однако интерпретируемость моделей часто остается сложной задачей. В работе «Explainable time-series forecasting with sampling-free SHAP for Transformers» представлена модель SHAPformer, использующая архитектуру Transformer и новый метод вычисления SHAP-значений, позволяющий получать быстрые и точные объяснения прогнозов временных рядов. Предложенный подход позволяет значительно ускорить процесс интерпретации, обеспечивая при этом соответствие объяснений реальным данным и выявляя ключевые факторы, влияющие на прогнозы, например, в задачах прогнозирования нагрузки электроэнергии. Сможет ли SHAPformer стать стандартом де-факто для интерпретируемых моделей временных рядов и способствовать более широкому внедрению XAI в критически важных приложениях?

Вызов интерпретируемого прогнозирования временных рядов

Точность прогнозирования временных рядов имеет решающее значение для широкого спектра приложений — от управления цепочками поставок и финансового моделирования до прогнозирования спроса на электроэнергию и даже отслеживания распространения заболеваний. Однако, несмотря на значительные достижения в области машинного обучения, многие современные модели, обеспечивающие высокую точность прогнозов, остаются непрозрачными, что создает серьезные препятствия для их практического применения. Отсутствие понимания того, как модель приходит к конкретному прогнозу, подрывает доверие к ней, особенно в критически важных областях, где необходима обоснованность принимаемых решений. Невозможность интерпретировать логику модели затрудняет выявление потенциальных ошибок или предвзятостей, а также ограничивает возможности использования прогнозов для получения ценных инсайтов и разработки эффективных стратегий. Таким образом, проблема интерпретируемости становится ключевым фактором, сдерживающим широкое внедрение передовых моделей прогнозирования временных рядов, несмотря на их потенциальную пользу.

Традиционные статистические методы, такие как линейная регрессия и XGBoost Regressor, несмотря на свою прозрачность и понятность, часто демонстрируют недостаточно высокую эффективность при анализе сложных, нелинейных временных рядов. Хотя эти модели позволяют легко интерпретировать вклад каждого признака в прогноз, их линейная природа ограничивает способность улавливать сложные зависимости и скрытые закономерности, характерные для многих реальных процессов. В результате, при работе с данными, демонстрирующими нелинейное поведение — например, в финансовых рынках или при прогнозировании спроса на товары с сезонными колебаниями — их точность существенно снижается по сравнению с более сложными моделями, способными адаптироваться к нелинейным зависимостям, даже ценой потери интерпретируемости. Это создает дилемму между точностью и понятностью прогнозов, требуя поиска компромиссных решений или разработки новых методов, сочетающих в себе обе эти важные характеристики.

В последние годы наблюдается значительный прогресс в точности прогнозирования временных рядов благодаря развитию методов глубокого обучения, в особенности архитектур, основанных на трансформерах. Эти модели демонстрируют превосходство над традиционными подходами в сложных, нелинейных системах. Однако, эта повышенная точность достигается ценой снижения интерпретируемости. Внутренняя работа трансформеров, с их многочисленными слоями внимания и сложными взаимосвязями, зачастую представляет собой «черный ящик», где трудно проследить логику принятия решений. Такая непрозрачность создает серьезные препятствия для широкого внедрения этих моделей в критически важных областях, где понимание причинно-следственных связей и доверие к прогнозам являются первостепенными, например, в финансах, медицине и управлении рисками. Невозможность объяснить, почему модель пришла к определенному выводу, подрывает доверие пользователей и ограничивает возможность использования результатов прогнозирования для принятия обоснованных решений.

Анализ данных реальной нагрузки от TransnetBW с использованием SHAPformer и Temporal Fusion Transformer выявил ключевые факторы, влияющие на прогнозирование, демонстрируя их важность и характер взаимодействия посредством оценок SHAP и графиков зависимости.
Анализ данных реальной нагрузки от TransnetBW с использованием SHAPformer и Temporal Fusion Transformer выявил ключевые факторы, влияющие на прогнозирование, демонстрируя их важность и характер взаимодействия посредством оценок SHAP и графиков зависимости.

Объяснимый искусственный интеллект и SHAP-значения для временных рядов

Объяснимый искусственный интеллект (XAI) предоставляет возможность создания прозрачных моделей машинного обучения, позволяя понять логику принятия решений. В рамках XAI, значения SHAP (SHapley Additive exPlanations) представляют собой мощный фреймворк для количественной оценки вклада каждой характеристики (признака) в конкретный прогноз. Методология SHAP базируется на концепции значений Шепли из теории игр, распределяя «выплату» (в данном случае, влияние на прогноз) между признаками справедливо, учитывая все возможные комбинации. Это позволяет определить, какие признаки наиболее существенно влияют на результат, и оценить величину этого влияния, что критически важно для понимания работы модели и повышения доверия к ней.

Значения SHAP (SHapley Additive exPlanations) представляют собой метод декомпозиции предсказаний модели машинного обучения, позволяющий определить вклад каждой входной характеристики в конкретное предсказание. В отличие от глобальных показателей важности признаков, значения SHAP вычисляются для каждого отдельного наблюдения, что обеспечивает детальное понимание того, как модель принимает решения в конкретных случаях. Этот подход позволяет заинтересованным сторонам — аналитикам, разработчикам, и пользователям — не только оценить общую важность признаков, но и понять, какие признаки положительно или отрицательно влияют на предсказание для каждого отдельного экземпляра данных. Понимание этого вклада способствует повышению доверия к модели и позволяет выявлять потенциальные смещения или неожиданное поведение.

Вычисление значений SHAP может быть ресурсоемкой задачей, особенно при работе со сложными моделями машинного обучения и большими объемами данных. Сложность растет экспоненциально с увеличением числа признаков и экземпляров в наборе данных, что связано с необходимостью многократного обучения и оценки модели для различных комбинаций признаков. Это приводит к значительному увеличению времени вычислений и требований к памяти, что ограничивает возможность практического применения SHAP-значений для анализа больших временных рядов или в реальном времени. Существуют различные методы аппроксимации и оптимизации, такие как KernelSHAP или TreeSHAP, направленные на снижение вычислительной сложности, но они могут вносить погрешности в оценку важности признаков.

Анализ на синтетических данных показывает, что SHAPformer точно аппроксимирует значимость признаков, при этом наибольшее влияние оказывает один ключевой признак, определяющий зависимость от шести наиболее важных переменных.
Анализ на синтетических данных показывает, что SHAPformer точно аппроксимирует значимость признаков, при этом наибольшее влияние оказывает один ключевой признак, определяющий зависимость от шести наиболее важных переменных.

Представляем SHAPformer: Эффективное вычисление SHAP-значений

SHAPformer представляет собой новую модель прогнозирования, основанную на архитектуре Transformer, разработанную для эффективного вычисления значений SHAP. В основе подхода лежит использование маскированного внимания (Masked Attention), которое ограничивает расчеты внимания только релевантными признаками, и группировки признаков (Feature Grouping), объединяющей схожие входные данные. Данные методы позволяют значительно снизить вычислительную сложность оценки SHAP, фокусируясь на наиболее значимых взаимодействиях между признаками и минимизируя количество необходимых пересчетов при оценке вклада каждого признака в прогноз.

SHAPformer снижает вычислительную сложность оценки значений SHAP за счет двух ключевых механизмов. Во-первых, модель использует механизм маскированного внимания, который ограничивает внимание только релевантными признаками, исключая ненужные вычисления для неважных входных данных. Во-вторых, применяется группировка схожих входных признаков, что позволяет обрабатывать их совместно и уменьшает общее количество необходимых перестановок при оценке влияния каждого признака. Данный подход значительно сокращает количество операций, необходимых для вычисления $SHAP$ значений, обеспечивая существенное повышение эффективности по сравнению с традиционными методами.

Оценка SHAPformer на синтетическом наборе данных показала, что модель достигает сопоставимой или превосходящей точности прогнозирования по сравнению со стандартными моделями, при этом значительно сокращая время вычисления SHAP-значений. Эксперименты продемонстрировали, что скорость вывода SHAPformer на $50x$-$800x$ выше, чем у Permutation Explainer и Custom Masker, что делает его эффективным инструментом для анализа важности признаков в задачах прогнозирования.

Анализ на синтетических данных показывает, что SHAPformer точно аппроксимирует значимость признаков, при этом наибольшее влияние оказывает один ключевой признак, определяющий зависимость от шести наиболее важных переменных.
Анализ на синтетических данных показывает, что SHAPformer точно аппроксимирует значимость признаков, при этом наибольшее влияние оказывает один ключевой признак, определяющий зависимость от шести наиболее важных переменных.

Усиление оценки SHAP с помощью передовых методов

Для дальнейшей оптимизации вычисления значений SHAP применяются такие методы, как Custom Masker и альтернативные вычисления, в частности, значения Оуэна, что расширяет преимущества SHAPformer. Custom Masker позволяет более эффективно обрабатывать зависимости между признаками, избегая избыточных вычислений и повышая скорость работы алгоритма. Использование значений Оуэна, в свою очередь, обеспечивает более точную оценку вклада каждого признака, особенно в случаях, когда признаки сильно коррелированы. Сочетание этих подходов позволяет значительно ускорить процесс вычисления SHAP-значений и повысить стабильность получаемых оценок, что критически важно для интерпретации сложных моделей машинного обучения и получения надежных выводов о влиянии отдельных факторов на результат.

Усовершенствования в методах оценки SHAP не только значительно ускоряют вычислительный процесс, но и повышают точность и стабильность получаемых значений SHAP. Это достигается за счет минимизации вариативности оценок, что особенно важно при работе с комплексными данными. Более надежные оценки SHAP позволяют получать более достоверные выводы о вкладе каждой характеристики в процесс принятия решений моделью, обеспечивая более глубокое понимание ее поведения и способствуя повышению доверия к результатам анализа. Такая стабильность крайне важна для интерпретируемости и надежности моделей машинного обучения, позволяя исследователям и практикам уверенно использовать полученные знания для оптимизации и улучшения систем.

Применение пермутационных объяснителей в сочетании с усовершенствованными методами оценки SHAP обеспечивает надежный инструментарий для анализа вклада признаков в различных наборах временных рядов. Данный подход позволяет оценить значимость каждого признака путем измерения изменения в прогнозируемой модели после случайного перемешивания значений этого признака. Эта методика особенно полезна при работе с данными, где взаимосвязи между признаками сложны и нелинейны, поскольку она не зависит от конкретных предположений о структуре модели. Использование пермутационных объяснителей в совокупности с оптимизированными вычислениями SHAP гарантирует стабильность и точность получаемых результатов, позволяя исследователям и специалистам по анализу данных получать более глубокое понимание факторов, влияющих на поведение временных рядов и делать более обоснованные прогнозы.

Метод перестановочного объяснителя в сочетании с пользовательской маскировкой позволяет локально интерпретировать решения модели TransnetBW.
Метод перестановочного объяснителя в сочетании с пользовательской маскировкой позволяет локально интерпретировать решения модели TransnetBW.

К созданию надежного и прозрачного интеллекта для анализа временных рядов

Интеграция SHAPformer и усовершенствованных методов оценки SHAP, таких как Custom Masker, представляет собой важный прорыв в создании надежного и прозрачного интеллекта для анализа временных рядов. SHAPformer, объединяя в себе преимущества Transformer-архитектур и SHAP-значений, позволяет не только прогнозировать будущие значения временных рядов, но и точно определять, какие факторы оказывают наибольшее влияние на эти прогнозы. В отличие от «черных ящиков», где причины предсказаний остаются неясными, SHAP-значения предоставляют количественную оценку вклада каждой переменной в каждое конкретное предсказание, обеспечивая тем самым интерпретируемость и доверие к модели. Использование Custom Masker, в свою очередь, значительно повышает точность оценки SHAP-значений, особенно в сложных временных рядах, где переменные могут быть сильно взаимосвязаны. Данный подход позволяет глубже понять динамику данных и принимать более обоснованные решения на основе прогнозов, открывая новые возможности для анализа временных рядов в различных областях, от энергетики до финансов.

Дальнейшие исследования направлены на практическое применение разработанных методов в задачах прогнозирования нагрузки электроэнергии и анализа финансовых временных рядов. Ожидается, что применение SHAPformer и усовершенствованных техник оценки SHAP, таких как Custom Masker, позволит повысить точность прогнозов и обеспечить более глубокое понимание факторов, влияющих на динамику этих сложных систем. Особое внимание будет уделено адаптации моделей к различным масштабам данных и условиям эксплуатации, что позволит эффективно использовать их в реальных приложениях и принимать обоснованные решения на основе полученных результатов. Помимо этого, планируется изучение возможности применения разработанного подхода к другим областям, где требуется анализ и прогнозирование временных рядов, например, в метеорологии и управлении логистическими потоками.

Несмотря на то, что время обучения модели SHAPformer оказывается в 2-10 раз больше, чем у стандартных моделей TFT или Transformer, полученные интерпретируемые прогнозы и значительное увеличение скорости инференса открывают новые перспективы в анализе временных рядов. Такое сочетание позволяет не только предсказывать будущие значения с высокой точностью, но и понимать, какие факторы оказывают наибольшее влияние на результат, что критически важно для принятия обоснованных решений. Возможность быстрого получения интерпретируемых прогнозов делает SHAPformer особенно привлекательным для задач, требующих оперативного анализа и понимания закономерностей, например, в прогнозировании потребления электроэнергии или в финансовом анализе.

Анализ данных TransnetBW с использованием Permutation Explainer и Custom Masker показал зависимость между признаками, при этом для дискретных переменных был добавлен шум для улучшения визуализации.
Анализ данных TransnetBW с использованием Permutation Explainer и Custom Masker показал зависимость между признаками, при этом для дискретных переменных был добавлен шум для улучшения визуализации.

Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на необходимости не только точного прогнозирования временных рядов, но и прозрачности принимаемых моделью решений. Подход SHAPformer, позволяющий эффективно вычислять SHAP-значения для Transformer-моделей, особенно важен в контексте анализа сложных временных зависимостей, таких как прогнозирование электрической нагрузки. В этом ключе, слова Андрея Николаевича Колмогорова представляются особенно актуальными: «Математика — это искусство открывать закономерности, скрытые в хаосе». Подобно тому, как математик ищет порядок в беспорядочных данных, SHAPformer стремится выявить ключевые факторы, влияющие на прогноз, обеспечивая тем самым не только точность, но и понятность модели.

Куда двигаться дальше?

Представленный подход, хотя и демонстрирует улучшение в скорости и точности вычисления SHAP-значений для трансформеров в задачах прогнозирования временных рядов, не решает фундаментальную проблему интерпретируемости. Быстрое вычисление важности признаков — необходимое, но недостаточное условие для истинного понимания логики модели. Остается открытым вопрос о том, насколько вычисленные SHAP-значения действительно отражают причинно-следственные связи в данных, а не просто корреляции, выявленные алгоритмом. Необходимы исследования, направленные на верификацию этих значений с помощью контролируемых экспериментов и экспертных оценок.

Более того, предложенный метод, как и большинство современных подходов к интерпретируемости, страдает от ограниченной применимости к задачам, отличным от прогнозирования временных рядов. Необходимо разработать более общие принципы вычисления и интерпретации важности признаков, которые могли бы быть применены к широкому спектру задач машинного обучения, включая классификацию изображений и обработку естественного языка. Простая экстраполяция существующих методов, как показывает история науки, редко приводит к значимым результатам.

В конечном счете, истинный прогресс в области интерпретируемости искусственного интеллекта требует перехода от эмпирических методов к формальным, математически обоснованным подходам. Алгоритм должен быть доказуемо верен, а не просто «работать» на тестовых данных. В противном случае, мы обречены на создание черных ящиков, которые кажутся разумными, но на самом деле лишены истинного понимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20514.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-24 23:48